What controls the disequilibrium state of gravel‐bed rivers?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A river at equilibrium is described by a statistically‐stationary mean bed elevation profile that arises in response to steady supplies of relief, water and sediment. Outside of the profile shape, how is the equilibrium state of a river most reliably identified and rigorously defined? Motivated by a proposed link between equilibrium and physical processes, we use scaling theory to develop the dimensionless channel response number ξ= K U b / U p . ξ is a metric for the local disequilibrium state of gravel‐bed mountain streams, which reflects a balance between the rate of topographic adjustment U b , and the rate of bed sediment texture adjustment U p . The coefficient K can take one of two forms depending on choice of length scale for topographic adjustment. We hypothesize that equilibrium occurs where and when ξ≈ O (1), and consequently, disequilibrium is the more general state captured by conditions of ξ≉ O (1). The rates U b and U p are controlled by the mechanics of sediment deposition and entrainment at the local scale of the channel width. The extent to which either process regulates disequilibrium depends on the bed strength, which is set by the time‐varying grain size distribution and packing. We use flume experiments to understand ξ and find that in the limit ξ>>1, the time‐varying response of an experimental channel depends sensitively on the spatially‐averaged bed shear stress ratio τ / τ r e f . When τ / τ r e f ≈1.5, U b was the dominant control on disequilibrium. However, when τ / τ r e f ≈2.0, U p contributed more significantly to disequilibrium. These results suggest that after an upstream supply perturbation, the equilibrium timescale is governed by U p , which we show is consistent with expectations from linear damping theory. Our experimental test of ξ is promising, but inconclusive with respect to our hypothesis. This uncertainty can be readily addressed with numerical or additional physical experiments. © 2019 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».